天津市一般人群健康相关生命质量现状 及影响因(4)

本研究首次对天津市一般人群代表性样本的健康相关生命质量进行了系统分析，揭示了天津市一般人群的健康水平现状，并指出了对其影响较大的影响因素，为政策决策者制定相应公共卫生决策提供了较为可靠、全面的研究数据支持。同时，鉴于健康相关生命质量的多维性与主观性特点，采用国际通用且标准的测量工具，可以实现不同国家、地区人群间的直接对比。本研究首次将SF-6D V2 引入中国，并通过实际应用证明了该量表优秀的测量性能。作为世界范围内广泛应用的普适性量表之一，SF-6D 在中国具有广泛的应用空间与发展潜力。

本研究也存在一些局限。首先，研究主要在公共场所进行受访者的纳入，出于对受访者个人隐私与安全问题的考虑，研究进行入户访谈的比例较低。在公共场所纳入的老年受访者可能会具有较高的健康水平，存在一定的样本选择偏倚，这可能会对回归结果有一定影响。其次，目前SF-6D V2 尚未建立基于中国一般人群的健康效用积分体系，不能计算出各个健康状态的健康效用值，无法进一步与其他基于EQ-5D 量表的研究结果进行更深入的对比。

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健康相关生命质量（health-related quality of life, HRQoL）是从生理、心理、社会功能等多个维度综合描述个体的健康水平，用以反映疾病、症状、生理或心理功能受损等健康问题对个体综合健康质量的影响[1-2]，其测量结果已被广泛应用于人口健康水平评估、医疗干预措施效果评价等方面，以指导临床实践的优化以及医疗资源的高效分配。目前国际上主要通过间接测量法，即多维度效用测量量表来进行健康相关生命质量的测量，其中最常用的量表为五维健康量表（EuroQol 5-dimensions, EQ-5D）与六维健康调查简表（short form 6-dimensions, SF-6D）等[1-3]。目前，国内健康相关生命质量测量研究多集中于特定疾病（如糖尿病、精神分裂症等）[4-6]或特定特征人群（如老年人群、学生人群）[7-8]，而关注一般人群（general population）的研究较少[9-10]。但通常只有基于一般人群代表性样本开展的研究，才能全面、充分反映某一国家或地区的居民特征。阐明一般人群的总体健康水平、存在的主要健康问题以及影响健康水平的主要因素，可以为相关研究者提供可靠的一手调查数据，进而为相关政府部门进行医疗卫生资源分配、提升居民整体健康水平等公共卫生决策提供数据参考与决策依据，具有重要学术与社会意义。但目前我国针对一般人群的一些研究还存在样本量较少、样本纳入地点较为集中等局限，且并未根据当地的人口特征对研究样本进行严格配额，样本代表性受限，无法全面体现当地一般人群的健康相关生命质量现状。天津是中国4 个直辖市之一，其期望寿命等基本健康指标位于全国前列，但人口老龄化、慢性病患病率发病率等社会健康问题仍较为突出[11]。因此，探明天津市一般人群的整体健康水平及其影响因素，对于天津市进一步掌握居民健康水平现状、倡导健康生活方式、预防控制疾病、积极应对社会健康问题具有重要作用。因此，本研究旨在利用SF-6D V2 量表，测量天津市一般人群的健康相关生命质量现状，并探究其影响因素。1 对象与方法1.1 研究对象研究在天津市选定11 个行政区进行抽样，包括市内6 区（和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区）、环城4 区（东丽区、西青区、津南区、北辰区）以及1 个郊县（蓟州区）。每个行政区内随机抽取个2～5 社区，在社区管辖范围内的公共区域（道路、小区、学校等）或私人住所寻找受访者，邀请其至社区居委会办公室或在受访者住所（需经受访者同意）完成访谈。每个行政区纳入40～50位受访者。样本首先须同时满足如下纳入标准：1）年龄≥18 岁；2）在中国大陆出生；3）过去5 年内一直居住在中国；4）精神状态正常，可以独立阅读问卷、使用中文进行正常交流；5）同意参与本研究。在此基础上，本研究利用多阶段抽样（multistage sampling）方法，依据天津市常住人口的年龄、性别、教育水平三项人口学特征分布[14]，对样本进行了相应配额，以保证样本可以代表天?方法1.2.1 调查工具SF-6D 量表于1998 年由Brazier等人在全球广泛使用的SF-36 量表基础上开发得到，并于2015 年修订形成更新版本SF-6D V2[12-13]。SF-6D V2 包含躯体功能（physical functioning）、角色限制（role limitation）、社会功能（social functioning）、疼痛（pain）、精神健康（mental health）和活力（vitality）6 个维度，每个维度分为5～6 个水平，水平数越高表示该维度问题越严重。不同维度水平组合后，共可描述18 750 个健康状态[1,13]，如“”表示完全健康状态，而“”表示最差健康状态。SF-6D V2 目前已完成量表简体中文版本的汉化与跨文化调适工作，并验证了其应用于中国大陆 数据收集研究共遴选20 位调查员，分为10组，每次由2 位调查员与1 位受访者进行面对面访谈。其中1 位调查员引导受访者，利用笔记本电脑展示问卷并进行填答；另1 位调查员记录在访谈过程中遇到的各类问题与困难。访谈由以下三部分内容组成：1）调查员为受访者介绍研究内容、签署知情同意书，并完成样本筛选问卷以确定是否符合样本纳入与配额标准；2）受访者自我填写一份SF-6D V2 量表，并根据自身偏好对量表中6 个维度的重要程度进行排序；3）收集受访者的人口学特征（年龄、性别、民族、婚姻状态、居住地）、社会经济学特征（教育水平、工作状态、月收入）以及健康相关信息（医疗保险类型、吸烟饮酒史、慢性病患病情况）等基本信息。研究通过现场督导、访谈录音核查进行数据质量?统计学分析描述性分析中，研究针对分类变量采用频数与百分比进行描述，针对连续变量采用均值与标准差进行描述。针对量表测量结果，研究通过各维度得分（即该维度的水平数）与总得分（即各维度水平数相加后的数值）进行描述分析。在此基础上，研究分别对SF-6D V2 量表每个维度建立定序Logit 回归（ordered logit regressions）模型，探究其影响因素，其中将受访者所选择的维度水平作为定序因变量，受访者的人口学特征、社会经济学特征以及健康相关特征作为自变量。模型参数系数为正表示该参数为危险因素，为负则为保护因素。双侧P 值若＜0.05，则认为具有统计学差异。研究采用STATA 14.1 完成全部数据录入与分析工作。研究方案经天津大学药学院机构审查委员会批准（No. ）。研究纳入的全部受访者均已征得本人的知情同意。2 结果2017 年7—8 月，研究共邀请1 781 位潜在受访者加入研究，其中822 名受访者同意参与，响应率为46.2%；同意参与的受访者中，246 位因不符合样 本配额标准被排除；在成功开始访谈的576 位受访者中，67 位受访者未完成全部访谈，最终研究共纳入509 位受访者，完成率为88.4%。样本纳入流程如图1 所示。样本平均年龄（45.）岁，范围为18～86 岁，其中54.4%为男性。通过研究预设样本配额标准的严格控制，研究样本的主要人口学特征分布与天津市常住人口一致（表1）。图1 研究样本纳入流程受访者量表总分（即量表各维度水平数相加）分布如图2 所示。总得分范围为6～27 分，其中6.5%的受访者处于最好健康状态（即“”）；93.5%的受访者在一个或多个维度上存在不同程度的问题；没有受访者报告最差健康状态（即“”）。全部受访者中，有61.3%总得分在7～12 分之间，表示超过半数的受访者仅存在非常轻微的健康问题。图2 研究样本SF-6D V2 量表总得分分布（n=509）表1 研究样本人口学特征(n=509)注：所有数据均基于天津常住人口数据报告；民族相关的统计数据来自第六次全国人口普查（2 0 1 0 年）天津数据，其他数据来自《天津统计年鉴2 0 1 7》；N A 表示未有相关统计数据报告；慢性疾病包括：高血压、血脂异常、糖尿病或高血糖、癌症或恶性肿瘤、慢性肺病、肝病、心脏病、卒中、肾病、胃病或其他消化系统疾病、情绪或心理问题、记忆相关疾病、关节炎或风湿病、哮喘或其他受访者自报的慢性疾病项目 天津市常住人口(%)a 研究样本[人数(%)]性别 男性 54.4 275(54.0) 女性 45.6 234(46.0) 年龄[均值(标准差)] NA 45.4(16.7) 年龄(岁) 18～29 20.0 103(20.2) 30～39 19.9 104(2.4) 40～49 17.7 88(17.3) 50～59 18.8 94(18.5) ≥60 23.6 120(23.6) 教育水平 小学或以下 19.2 94(18.5) 初中 34.6 170(33.4) 高中 22.2 117(23.0) 大学或以上 24.0 128(25.1) 民族 汉族 97.4 485(95.3) 少数民族 2.6 24(4.7) 居住地 城镇 70.0 348(68.4) 农村 30.0 161(31.6) 婚姻 未婚 17.1 111(21.8) 已婚 75.8 358(70.3) 离异 2.0 15(3.0) 丧偶 5.1 25(4.9) 工作状态 在职 NA 299(58.7) 退休 NA 127(25.0) 在学 NA 49(9.6) 无业 NA 34(6.7) 个人月收入(元) ＜2 000 NA 108(21.2) 2 000～5 000 NA 294(57.8) 5 000～10 000 NA 81(15.9) ＞10 000 NA 26(5.1) 吸烟史 无 NA 334(65.6) 有 NA 175(34.4) 饮酒史 无 NA 282(55.4) 有 NA 227(44.6) 慢性疾病b 无 NA 297(58.3) 有 NA 212(41.7)受访者各个维度的得分分布情况如表2 所示，其中，高达79.5%的受访者报告其在活力维度存在问题，59.3%的受访者在精神健康维度存在问题，而仅有36.3%的受访者在社会功能维度存在问题。这表明受访者感到疲惫、沮丧/非常紧张的比例普遍较高，而由于身体或情绪问题对社交活动产生影响的比例较低。由定序Logit回归模型各维度水平的影响因素分析结果如表3 所示。回归结果显示，对各维度水平影响较大的特征有年龄、性别、饮酒史以及慢性疾病。其中，年龄≤60 岁的受访者更容易在角色限制、社会功能、精神健康和活力维度存在严重问题；女性更容易在疼痛和精神健康维度中存在严重问题；具有饮酒史的受访者更容易在社会功能和疼痛维度中存在严重问题；而患有慢性疾病的受访者在全部维度中都更容易存在严重问题。此外，回归结果还显示婚姻状态、工作状态以及月收入也会影响受访者在个别维度中的得分，这些发现均与现有研究结果相似[15-16]。3 讨论本研究基于天津市一般人群代表性样本调查的SF-6D V2 量表结果，系统分析了样本的健康相关生命质量现状与其影响因素。研究主要有以下几点发现。第一，样本受访者的总体健康状态处于较好水平，但绝大部分受访者均存在不同程度的健康问题。相比于已有针对一般人群开展研究的温州市、潍坊市等来说，天津市报告完全健康状态的受访者比例相对较低[17-18]。这可能与天津市城市规模与人口基数大、工作竞争较为激烈、生活节奏较快等因素有关。但由于其他研究均基于EQ-5D-3L 量表调查，有研究表明该量表有较为严重的天花板效应[16]，可能会导致其结果显示较高的健康水平。而本研究并未发现SF-6D V2 量表存在天花板效应。第二，样本受访者报告的健康问题更多地集中 在心理与精神健康方面，主要体现为活力与精神健康两个维度，即感到疲惫、沮丧或非常紧张，这一发现与其他基于中国人群的研究结果一致[10,16,18]。综合多项研究结果来看，我国一般人群在紧张、沮丧、疲惫等与情绪或心理相关的健康维度中出现问题的比例均较高，这表明我国居民的心理健康问题已经成为影响总体健康水平的重要因素，学业工作压力、家庭压力、社会竞争压力等对总体健康的影响不容忽视。未来在不断提高居民身体健康水平的同时，还应充分关注心理健康状况。表2 研究样本SF-6D V2 量表各维度水平分布[人数(%)](n=509)注：-为无数据；除疼痛维度为6 个水平外，其余维度均为5 个水平；数越高表示该维度问题越严重维度水平 躯体功能 角色限制 社会功能 疼痛 精神健康 活力 1 258(50.7) 260(51.1) 324(63.7) 249(48.9) 207(40.7) 104(20.5) 2 163(32.0) 138(27.1) 105(20.6) 65(12.8) 166(32.6) 129(25.3) 3 70(13.8) 90(17.7) 59(11.6) 134(26.3) 113(22.2) 203(39.9) 4 15(2.9) 17(3.3) 19(3.7) 44(8.6) 14(2.8) 55(10.8) 5 3(0.6) 4(0.8) 2(0.4) 12(2.4) 9(1.8) 18(3.5) 6 - - - 5(1.0) - - 存在任何问题(除1 水平外) 251(49.3) 249(48.9) 185(36.3) 260(51.1) 302(59.3) 405(79.5)表3 天津市一般人群健康相关生命质量的影响因素回归结果项目 躯体功能 角色限制 社会功能 疼痛 精神健康 活力 系数 P 值 系数 P 值 系数 P 值 系数 P 值 系数 P 值 系数 P 值 年龄(岁)(参照组:≥60) 18～29 -0.158 0.763 2.020 ＜0.001 1.831 0.002 0.413 0.420 1.129 0.026 1.769 ＜0.001 30～39 0.380 0.368 1.495 0.001 1.440 0.003 0.725 0.086 1.130 0.002 1.423 ＜0.001 40～49 0.764 0.847 0.927 0.026 0.998 0.030 0.568 0.160 1.104 0.007 1.418 ＜0.001 50～59 0.023 0.941 0.532 0.123 0.578 0.118 0.101 0.751 0.745 0.025 0.712 0.025 汉族 -0.011 0.979 0.024 0.955 0.052 0.909 -0.154 0.715 -0.210 0.614 -0.296 0.455 女性 0.256 0.275 0.383 0.095 0.207 0.388 0.449 0.047 0.448 0.039 0.102 0.634 教育水平(参照组:小学或以下) 初中 -0.362 0.182 -0.319 0.244 -0.422 0.157 0.052 0.844 -0.262 0.316 0.273 0.284 高中 -0.329 0.280 -0.435 0.158 -0.270 0.411 -0.179 0.550 -0.553 0.063 -0.135 0.636 大学或以上 0.075 0.837 -0.639 0.071 -0.296 0.435 -0.070 0.845 0.002 0.995 0.193 0.567 居住在城镇 0.158 0.513 0.378 0.104 0.076 0.760 -0.014 0.953 -0.272 0.224 -0.201 0.355 婚姻状态(参照组:未婚) 已婚 0.104 0.777 -0.191 0.555 0.453 0.228 0.538 0.117 -0.502 0.116 -0.370 0.264 离异 0.678 0.254 0.287 0.633 -0.199 0.798 0.806 0.205 0.566 0.330 0.143 0.802 丧偶 1.200 0.033 -0.031 0.957 -0.009 0.988 0.630 0.243 -0.575 0.287 -1.130 0.061 工作状态(参照组:无业) 在职 -0.426 0.314 -0.584 0.178 -0.914 0.042 -0.448 0.286 -0.273 0.500 0.606 0.141 退休 0.506 0.267 -0.404 0.403 -0.516 0.295 -0.012 0.980 -0.214 0.642 0.863 0.064 在学 -0.172 0.779 -0.693 0.225 -0.430 0.476 -0.734 0.216 -0.032 0.954 -0.051 0.927 个人月收入（元）(参照组：＜2000) 2 000～5 000 -0.438 0.157 -0.224 0.459 0.128 0.709 -0.522 0.074 0.131 0.658 -0.186 0.515 5 000～10 000 -0.687 0.080 0.212 0.575 0.438 0.300 -0.716 0.056 0.110 0.767 -0.133 0.715 ＞10 000 -1.285 0.018 -0.233 0.627 -0.158 0.777 -0.873 0.085 0.027 0.955 0.167 0.728 有吸烟史 0.340 0.176 0.039 0.876 -0.292 0.270 -0.115 0.633 -0.157 0.507 -0.089 0.705 有饮酒史 -0.136 0.537 0.320 0.142 0.505 0.027 0.692 0.001 0.305 0.143 0.232 0.251 患有慢性疾病 0.938 ＜0.001 1.058 ＜0.001 1.071 ＜0.001 0.872 ＜0.001 0.735 ＜0.001 1.087 ＜0.001第三，回归分析显示，天津市一般人群的健康水平在不同性别和年龄亚组之间存在较大差异；同时，饮酒史与慢性疾病是对受访者健康相关生命质量主要的影响因素。其中，慢性疾病会显著降低全部六个维度的健康水平，表明患病是对健康相关生命质量最重要的影响因素；是否有饮酒史对健康的影响，以及不同性别间的健康水平差异，也与既有研究结论保持一致[19-20]。而关于不同年龄段的健康相关生命质量差异，本研究的发现与既往研究较为不同[10,18]，本研究显示随着年龄的增高，受访者更可能报告更好的健康状态。出现这种现象的可能原因：一是相比于≥60 岁的受访者，≤60 岁的受访者更有可能面临着学业、就业、工作、家庭、社会竞争等多方面的压力，健康更容易出现问题，而≥60 岁这一年龄段的受访者正处于退休之后，随着工作与社会压力的降低，受访者的身体与心理健康水平可能会所有回升；二是随着年龄的增高，个体的环境适应能力、精神满足程度、社交环境等方面都更为成熟，更容易报告更好的水平，同时健康水平较高的居民往往寿命也较长。国内外一些相关研究也得出了与本研究相似的结果[15,21-22]。此外，本研究还发现农村样本与城市样本在健康相关生命质量方面并没有显著差异，这一点与现有研究得出农村地区人口健康相关生命质量稍差的结论不一致[10,18]。这与天津市城乡统筹发展较快、城乡差异较小等因素有关，城乡一体化程度较高帮助减小了城镇与农村人口之间健康相关生命质量的差异。本研究首次对天津市一般人群代表性样本的健康相关生命质量进行了系统分析，揭示了天津市一般人群的健康水平现状，并指出了对其影响较大的影响因素，为政策决策者制定相应公共卫生决策提供了较为可靠、全面的研究数据支持。同时，鉴于健康相关生命质量的多维性与主观性特点，采用国际通用且标准的测量工具，可以实现不同国家、地区人群间的直接对比。本研究首次将SF-6D V2 引入中国，并通过实际应用证明了该量表优秀的测量性能。作为世界范围内广泛应用的普适性量表之一，SF-6D 在中国具有广泛的应用空间与发展潜力。本研究也存在一些局限。首先，研究主要在公共场所进行受访者的纳入，出于对受访者个人隐私与安全问题的考虑，研究进行入户访谈的比例较低。在公共场所纳入的老年受访者可能会具有较高的健康水平，存在一定的样本选择偏倚，这可能会对回归结果有一定影响。其次，目前SF-6D V2 尚未建立基于中国一般人群的健康效用积分体系，不能计算出各个健康状态的健康效用值，无法进一步与其他基于EQ-5D 量表的研究结果进行更深入的对比。参考文献[1] Brazier J,Ratcliffe J,Saloman J,et and valuing health benefits for economic evaluation[M]. 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